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通过脊髓损伤后神经调节恢复感觉运动功能：进展和剩余挑战
脊髓损伤（SCI）是一种主要的残疾，导致运动和感觉障碍以及受影响的个体的广泛并发症，这不仅影响患者的生活质量，而且会给家人和医疗保健系统带来沉重的负担。尽管对SCI的临床有效治疗很少，但在过去的几十年中，研究导致了几种与神经调节有关的新型治疗策略。神经调节 - 神经调节剂，电刺激或光遗传学调节神经元活性的使用 - 可以基本上促进SCI后感觉运动功能的恢复。最近的研究表明，神经调节与其他技术结合使用，可以使瘫痪的患者有意，控制运动并促进感觉恢复。尽管这种治疗对完全克服SCI有希望，但神经调节具有这种作用的机制很难确定。在这里，我们回顾了相对于电神经调节和光遗传学神经调节的最新进展。我们还检查了这些方法可以恢复感觉运动功能的潜在机制。然后，我们强调了这些方法的优势，并在其应用方面留下了挑战。
使用 CNN-XGBoost 模型和 Coati 优化算法对电池剩余使用寿命进行早期预测
锂离子 (Li-ion) 电池是现代电力系统不可或缺的部件，但其性能会随着时间的推移而下降。准确预测这些电池的剩余使用寿命 (RUL) 对确保电网的可靠高效运行至关重要。在此基础上，本文提出了一种新的 Coati 集成卷积神经网络 (CNN)-XGBoost 方法，用于锂离子电池的早期 RUL 预测。该方法采用 CNN 架构，通过图像处理技术自动从电池放电容量数据中提取特征。从 CNN 模型中提取的特征与基于电池充电策略信息从前 100 个电池测量循环数据中提取的另一组特征相连接。然后将这组组合的特征输入 XGBoost 模型进行早期 RUL 预测。此外，Coati 优化方法 (COM) 用于 CNN 超参数调整，以提高所提出的 RUL 预测方法的性能。数值结果揭示了所提出方法在预测锂离子电池 RUL 方面的有效性，其中 RMSE 和 MAPE 分别获得了 106 次循环和 7.5% 的值。
一种用于预测质子交换膜燃料电池剩余使用寿命的数据驱动数字孪生预测方法
在这个瞬息万变的时代，限制气候变化和实现可持续增长的迫切需要加强全球能源转型的势头。“氢经济时代”正在走进人类的视野，朝着建立更清洁的能源系统的方向发展[1]。在此背景下，燃料电池被视为最大限度发挥氢能潜在效率优势的首选技术[2]。质子交换膜燃料电池（PEMFC）目前是轻型车辆和物料搬运车辆的领先技术，在固定式和其他应用领域也占有较小份额[3]。然而，成本和耐久性两个主要挑战限制了其大规模商业化[4]。当前PEMFC系统耐久性和可靠性不理想可能导致高维护成本[5]，而非优化运行可能是导致意外停机和部件进一步退化的关键原因[6]。人们做出了许多努力来提高其耐久性：改进材料、减少退化原因、改进结构设计、实施新的监督和管理设计等。预测和健康管理 (PHM) 是一门新兴学科，最初源自基于状态的维护 [ 7 ]，已被用于监测和预测 PEMFC 系统的健康状况 [ 8 , 9 ]。人们已经研究了针对 PEMFC 的各种预测方法
海洋和沿海生态系统服务的经济估值是否支持政策制定者？系统的审查以及剩余的差距和挑战
随着生态系统方法的越来越多地是可持续发展政策不可或缺的一部分，海洋和沿海生态系统服务（ESS）的经济估值已与告知决策过程的信息有关。通过包含书目计量，网络和内容分析的综合方法，该综述旨在分析在海洋和沿海ESS经济估值中，科学文献的进化趋势，主要的研究簇以及科学文献的研究差距。文献计量结果表明，研究领域正在经历不断发展的积极趋势，并且代表了一个具有挑战性的研究主题。从网络和关键字共发生的覆盖可视化中，研究结果全面解决了关键的与策略相关的问题。在内容分析中，对对科学研究产生最大影响的研究使用的估计ESS和经济评估方法进行了检查。发现，尽管研究提供了有价值的数据和见解，但由于上下文相关性和偏见问题，它们在决策中的实际适用性是有限的。总体而言，审查强调了对更好地为现实世界政策决策提供范式转变的需求，从而确定海洋空间规划（MSP）过程是在未来的研究和政策实施中弥合这些差距的关键框架。
通过沉浸式虚拟现实（Virtual-HF）提高对心力衰竭患者康复的依从性：一种随机对照试验的方案
由于锂离子电池已经变得越来越普遍，因此由于其对系统的可用性和安全性的影响，估计其剩余使用寿命（RUL）已成为必要。rul对于建立预后价值而建立预测维护策略特别有用。电池降解模型还应结合不同用法和环境条件对电池性能的影响，以对RUL进行可靠的预测。电池降解行为必须通过加速降解测试来表征，该测试是根据最佳设计理论计划的，以预测统治并区分竞争模型。可以通过使用基于良好降解模型的增强学习方法来选择最佳的维护策略。本文介绍了所有这些方法的简要概述。单独地，它们在文献中得到了很好的代表，但是考虑它们是一种新颖的维护方法。由于电池经常在不受控制的环境中使用，因此这种方法的综合政策和模型学习方面似乎尤其有希望。锂离子电池的健康状况（SOH）在降低过程中呈指数衰减。可以使用各种方法来估计SOH参数，包括从放电能力或开路电压（OCV），传感器融合算法或间接处理等效串联电阻（ESR）的直接估计。几个因素导致电池降解，包括电池化学，尺寸和操作条件。重要的是要注意，总体趋势始终是特征的
使用多种神经网络
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于提高LIBSPAINTION应用程序的运营效率和安全性至关重要。它还促进了细胞设计程序的改进和快速充电方法的演变，从而最大程度地减少了周期测试时间。虽然人工神经网络（ANN）已成为该任务的有前途的工具，但识别跨不同数据集的最佳体系结构，而优化策略并非乏味。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架，以系统地评估不同的ANN体系结构。仅利用从各种充电策略循环的124个锂离子电池中使用的训练数据集的30％，在此框架内进行了HyperParam-Eter优化。这确保以最佳配置对每个模型进行评估，从而促进了RUL预测任务的平衡比较。此外，该研究还研究了各种循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了统一数据集在不同子集之间表示的重要性。值得注意的是，最佳模型使用仅40个周期的循环特征，达到了平均绝对范围误差为10.7％。
基于机器学习的剩余使用寿命预测技术用于锂离子电池管理系统：全面评论
锂离子电池（LIB）用于为从便携式消费电子设备到电动汽车和网格式储能系统的一系列应用。现在，随着LIB在高功率和复杂应用中的越来越多的应用，预测可靠操作的剩余使用寿命（RUL）并保护电池组免受包括灾难性故障在内的不必要的事件，这是非常重要的。关于RUL的实时信息对于预测电池故障状况至关重要，导致预防有效或至少减少电池故障可能造成的损坏。此外，准确的Rul对于在其使用寿命结束时安排常规维护和必要的更换非常有帮助。因此，RUL预测已成为研究人员兴趣的话题。在过去的十年中提出了几种RUL估计技术，基于机器学习（ML）的技术在准确性，适应性和建模方面表现出了优越性。因此，基于ML的RUL预测方法是根据本文中的基本绩效参数对其基本性能参数进行了全面审查的。还提出了有关问题，挑战，趋势和未来研究范围的详细讨论，以向研究人员提供明确的指南。
AERA-MIP：排放途径，剩余预算和碳循环动态兼容，与1.5ºC和2ºC全球变暖稳定
1气候与环境物理学，瑞士伯恩大学物理研究所2 Oeschger气候变化研究中心，伯恩大学，瑞士大学3 Woods Hole Oceanographics Institution，美国马萨诸塞州伍兹霍尔，美国4个大气，海洋和行星物理学，牛津大学，牛津大学牛津大学牛津大学牛津大学的牛津大学，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学5个。超级计算中心，西班牙巴塞罗那7 LMD-IPSL，CNRS，Ecole NormaleSupérieure / PSL，SorbonneUniversité，Ecole Polytechnique，Paris，France，8 Max Planck气象学研究所 11 Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, Exeter, UK 12 Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan 13 NASA Goddard Institute for Space Studies, New York, NY, USA 14 Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, NY, USA 15 GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel, Kiel, Germany 16 CICERO Center for International Climate Research,奥斯陆，挪威17诺斯挪威研究中心和BJERKNES气候研究中心，挪威卑尔根，挪威18号牛津电子研究中心，工程科学系，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学
基于降级轨迹和多个线性恢复的坐标重新配置的锂离子电池的剩余使用寿命预后
锂电池已被广泛用作新能量，以应对环境和能量的压力。锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）的预后已经变得更加关键。方便的电池寿命预测允许早期发现性能定义，以帮助迅速维护电池系统。本文提出了一个基于降解轨迹和多个线性回归的坐标重新构造的锂离子电池的RUL预后模型。首先，使用新的采样规则来重新配置新电池的退化数据的坐标和截短的类似电池。然后，使用重新配置数据建立了相似和新的锂离子电池之间的关系。此外，通过考虑时间变化因素的影响，建立了基于降级轨迹和多线性回归的坐标重新配置和多线性回归的新的RUL预后模型，该模型可以通过小样本数据来提高预测准确性，并有效地减少产品开发时间和成本。
真菌社区组成，在最后剩下的野生野生地点（dactylorhiza incarnatassp。ochroleuca）
摘要：黄色早期沼泽兰花（Dactylorhiza incarnata ssp。ochroleuca）是英国的一种非常端庄的陆地兰花。以前的尝试将共生幼苗转移到最后一个野外场地附近的地点表现出了一些成功，尽管天气不良，但生存率仍为10％。然而，为了促进未来的重新引入工作或连接易位，需要在最终剩余的野生部位对真菌微生物组和非生物土壤特征有更全面的了解。获得有关野生遗址的真菌群落和土壤养分组成的全面信息具有显着的好处，并且可能证明对未来涉及威胁兰花的未来保护易位的成功至关重要。这项在最后一个剩下的野生部位进行的这项初步研究表明，兰花菌根真菌秩序的相对丰度与土壤中硝酸盐和磷酸盐的浓度之间存在显着相关性。发现另一个兰花菌根真菌组Sebacinales被发现在整个站点中广泛分布。讨论了整个地点的真菌群落的组成，兰花托管和非孔子托管土壤是为了加强当前种群并防止这种兰花灭绝的。